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大家好,今天介绍来自盆友小明大佬的Pandas神级操作,如何把基础函数groupby和diff方法通过复杂而清晰逻辑去解决令人头大的需求,优雅~
Redis5.0引入了Stream类型。该Stream类型的出现,几乎满足了消息队列具备的全部内容,包括但不限于:
#https://mp.weixin.qq.com/s/mrtjpN8yDKUdCSvSUuUwcA
在列表中取子集后得到"ExpressionSet"结构数据,为"Biobase"包中的数据形式
芯片的差异分析需要输入表达矩阵(数据分布0-20,无异常值,如NA,Inf等;无异常样本)、分组信息(一一对应,因子,对照组的levels在前)、探针注释(gpl编号,对应关系)。
上一节我们用Gin框架快速搭建了一个GET请求的接口,今天来学习路由和参数的获取。
由于涉及 8.X 版本 Elasticsearch 以安全方式的连接,这里需要 python 升级到 3.10+ 版本才可以。
最近全国巡讲的学员又问到了多个探针对应同一个基因取最大值类似的问题,我们的斯老师找到了我三年前的博客:多个探针对应一个基因,取平均值或者最大值 我看到里面的留言很有趣:
这是我自己闲暇之余封装的一个工具,当然还有一大堆BUG,但是对于自己接接小活还是挺方便的,分享出来。后面会慢慢持续更新。
比如GSE162325这个数据集,它比较新:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE162325,所以如果你使用我的AnnoProb
五月份的学徒专注于GEO数据库里面的表达量芯片数据处理,主要的难点是表达量矩阵获取和探针的基因名字转换,合理的分组后就是标准的差异分析,富集分析。主要是参考我八年前的笔记:
第一次看到这么多分组头都大了。首先要考虑如何分组得到grouplist,其次考虑如何在limma包中分组分析。
生信技能树jimmy大神分享过芯片探针注释到基因名的3种方法: 1金标准当然是去基因芯片的厂商的官网直接去下载 2一种是直接用bioconductor的包 3一种是从NCBI里面下载文件来解析 我作
但是绝大部分小伙伴其实是基础知识不牢固,有一些明明是很简单的芯片,仍然是有小伙伴提问,比如:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE
geoChina的用法 #数据下载 rm(list = ls()) library(GEOquery) #先去网页确定是否是表达芯片数据,不是的话不能用本流程。 gse_number = "GSE28345" library(AnnoProbe) eSet <- geoChina(gse_number, destdir = '.') class(eSet) length(eSet) eSet = eSet[[1]] 批量安装R包 options("repos"="https://mirrors.ustc.e
阿粉相信,JDK8 现在已经是非常普及的了,现在几乎百分之七十以上的公司都已经在使用了,虽然大部分的公司都换上了 JDK8 但是对于编码习惯来说,依然能够看到很多属于可以优化的代码,毕竟使用JDK8 进行编码的话,会让自己的代码看起来很优雅。阿粉今天就来看看一些 JDK7 和 JDK8 中的一些可以"优化"的代码。
1.Entrez gene ID:我们一般说的Gnen ID即Entrez gene ID,是用一串数字表示的(在NCBI里面用)
箱型图不显示原始数据点,而是采用样本数据,根据四分位数用盒和线来显示值的范围。此外,它们用星号显示落在箱须之外的离群值
GEO数据挖掘—2 四、代码分析流程 1. 下载数据并从中提取有用信息 gse_number = "GSE56649" eSet <- getGEO(gse_number, destdir = '.', getGPL = F) #(1)提取表达矩阵exp exp <- exprs(eSet) dim(exp) exp[1:4,1:4] 关于表达矩阵里的负值 取过log,有负值 —— 正常 没取过log,有负值 ——错误数据 有一半负值 ——做了标准化 获取实验分组和探针注释 # 生成Grou
小小明,「凹凸数据」专栏作者,Pandas数据处理专家,致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。
对下载的数据进行处理,提取表达矩阵,并匹配探针信息,基因名 教程来自:https://github.com/jmzeng1314/GEO/
文章所有内容均来自生信技能树“生信马拉松-数据挖掘班”授课内容个人整理,如需转载请注明出处。
R包需要自己安装哦。如果不会安装,建议先学习R语言基础,不要直接上手实战。另外,学习本篇需要建立在tinyarray基本使用会了的基础上,不会的话先看复杂分析这里的第一个文件夹。
输入数据是数值型矩阵/数据框,颜色的变化表示数值的大小。有相关性热图和差异基因热图。
---title: "GEO表达芯片数据分析"output: html_documentdate: "2023-03-20"---关于该流程代码的说明:(1)本流程仅适用于GEO芯片表达数据,以"GSE56649"为例(2)先在GEO数据库中确定是否为"Expression profiling by array",不是的话不能使用本流程!(3)注意需要自行修改或判断的代码一般放在了两个空行之间(4)代码的注释有一丢丢多,目的是为了更好地帮助大家理解1.下载数据,提取表达矩阵、临床信息和GPL编号rm(lis
Spark sql on Hive非常方便,通过共享读取hive的元数据,我们可以直接使用spark sql访问hive的库和表,做更快的OLAP的分析。 spark 如果想直接能集成sql,最好自己编译下源码: 切换scala的版本为新版本 dev/change-scala-version.sh 2.11编译支持hive mvn -Pyarn -Phive -Phive-thriftserver -Phadoop-2.7.3 -Dscala-2.11 -DskipTests clean pac
·上下五条线的意思 中间的又黑又粗的—中位数;上下两条线是最大值和最小值;方框的上下两条线是75%和25%(四分位数);在外面的点-离群点
那么,对于大样品队列的转录组,很多时候是没有已知的合理的分组, 这个时候会人为的去分组后看队列异质性,比如根据免疫高低进行分组。
根据现有的文献进行总结,工业IDS的检测方法主要有2种:变种攻击检测和隐蔽过程攻击检测。
PS :我看到实习生还自创了一个函数:pca_plot = function(dddd,ggggg),看起来是比较有编程天赋的,值得大力培养!
生成Group向量的三种常规方法,三选一,选谁就把第几个逻辑值写成T,另外两个为F。如果三种办法都不适用,可以继续往后写else if
路由方法有GET, POST, PUT, PATCH, DELETE 和 OPTIONS,还有Any,可匹配以上任意类型的请求
浪尖的粉丝应该很久没见浪尖发过spark源码解读的文章,今天浪尖在这里给大家分享一篇文章,帮助大家进一步理解rdd如何在spark中被计算的,同时解释一下coalesce降低分区的原理及使用问题。
在JAVA中,涉及到对数组、Collection等集合类中的元素进行操作的时候,通常会通过循环的方式进行逐个处理,或者使用Stream的方式进行处理。
使用数组字面量初始化数组时,可以使用一串逗号来创建空位(hole),es6规范每个空位的值为undefined
因为代码是收费的,所以需要简单的回复一下读者的提问,就是大家感兴趣这个代码到底该如何移植到转录组测序数据分析,而且读者给出来了一个案例,就是2020的文章《Transcriptomic profiling across the nonalcoholic fatty liver disease spectrum reveals gene signatures for steatohepatitis and fibrosis》,它对应的数据集是:GSE135251,在其页面可以看到是216 snap frozen liver biopsies, comprising 206 NAFLD cases with different fibrosis stages and 10 controls were studied.
容易想到的方法是枚举每个位置开始的子数组,并计算最长奇偶子数组长度,可以得到时间复杂度为 O(n^2) 的解法。
在 上一篇 Golang Gin 实战(四)| URL查询参数的获取和原理分析 文章中,因为文章篇幅问题,QueryArray和QueryMap没有介绍,这篇文章继续。
这部分内容比较简单,没啥难度,因此我不打算进行具体代码实践演示,只是给出完整的解决思路和其中的注意事项
1、首先将复选框搞出来,
双通道芯片有时候实验设计挺复杂的,agilent的原始数据数据处理在中文互联网上也不算常见。
取出PAM50基因,根据这些基因的表达了绘制热图,并添加分组信息,与原始分组(TNBC,noTNBC)进行对比。
如何找到somatic的突变信息的maf文件,仍然是从UCSC的XENA浏览器里面选择NSCLC的里面的LUAD数据集即可,这个是网页里面的鼠标点击操作。值得注意的是网页里面关于同一个癌症有两个跳转链接哦(其中一个带有GDC的前缀):
胖sir开始捣鼓http服务器,在寻求一种高效的解决方式且高性能的解决方式...
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